基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

被引：7

作者：

高立群 ^{[1
]}

任苹 ^{[2
]}

李楠 ^{[3
]}

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 沈阳大学信息工程学院

[3] 沈阳大学科技处

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2007年 / 02期

关键词：

列车调度; 多目标优化; 混沌粒子群优化算法; 惩罚函数方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.

引用

页码：176 / 179+192 +192

页数：5